FedorRtutniey
FedorRtutniey
23 июля 2021 в 13:33
$BIDU усреднил
170,77 $
37,11%
2
Нравится
Не является индивидуальной инвестиционной рекомендацией
2 комментария
lililii
23 июля 2021 в 13:41
Рано
Нравится
FedorRtutniey
23 июля 2021 в 13:45
@lililii мне кажется это из-за $TAL, не думаю что байду должна глубоко из-за этого уйти вниз
Нравится
Авторы стратегий
Их сделки копируют тысячи инвесторов
Territory_of_Trading
+13,8%
1K подписчиков
Borodainvestora
+33,5%
34,8K подписчиков
Sozidatel_Capital
+38,9%
9,5K подписчиков
Positive Technologies: большой потенциал в будущем, но не сейчас
Обзор
|
Вчера в 17:45
Positive Technologies: большой потенциал в будущем, но не сейчас
Читать полностью
FedorRtutniey
47 подписчиков 10 подписок
Портфель
до 500 000 
Доходность
+30,93%
Еще статьи от автора
23 июля 2021
TAL здоровья погибшим F
23 июля 2021
VIPS BABA BIDU падение в этих компаниях меня не смущает. Беспокоит только отношение китайских корпораций к своим сотрудникам. Поэтому покупаю с чувством стыда.
6 июня 2021
Сегодня захотелось поразбираться с темой подбора параметров для ботов. Все-таки, выбирать параметры из лучшей доходности на исторических данных очень грубо. Необходимо найти широкий диапазон параметров, которые позволят системе показать хорошую результативность. И исключить наборы параметров, показывающих исключительную результативность системы, если близкие параметры показывают значительно худший результат. Создал небольшую матрицу результатов для тикера SPCE и визуализировал в графике. Результат показан на шкале справа в процентах. Можно увидеть значительное изменение доходности в диапазоне k от 1.4 до 1.8 и значительный пик доходности на значении 1.5. Нет смысла концентрироваться на значении 1.5, так как при слишком точном подборе параметров можно получить эффект "переученности". Возможно, экстремально высокая доходность обоснована уникальными рыночными явлениями на выбранном временном диапазоне для выбранного актива. Можно предположить, что любое значение на промежутке n1 ∈ [2:5) и k ∈ [1.4:1.8] можно считать оптимальным. На графике можно заметить, что результат почти не изменяется при изменении параметра n1, возможно есть ошибка в коде бота, который учитывает этот параметр в стратегии. Далее буду думать как сделать алгоритм, который самостоятельно будет выбирать нужный диапазон для любого числа параметров и выбирать случайный набор из оптимальных. Сложностей тут навалом.